在2020年，住建部發布了取消最高投標限價按定額計價，逐步停止發布預算定額，鼓勵企業自主報價的造價改革方案，從此拉開了造價市場化的大潮。

究其原因，大概是中國定額制度起源于計劃經濟時代已經落后，且預算定額的局限性，如更新滯后、無法反映真實市場情況。

反觀日本和美國的情況，日本在政府項目中保留定額，社會項目市場化，這可能更適合中國過渡期參考。而美國完全市場化，依賴企業數據庫和行業協會，但中國目前企業數據積累不足，直接效仿可能有困難。

再看中國現狀，市場化改革是大勢所趨，但缺乏統一數據庫可能導致混亂。我認為需要逐步過渡，例如保留基礎定額作為參考，同時推動企業建立數據庫，并利用AI技術整合新舊數據。

歐陽修等古人所編的《新唐書》指出：“以銅為鑒，可正衣冠；以古為鑒，可知興替；以人為鑒，可明得失。”帶著上述的疑問，我決定問一下 ai 大神 deepseek，讓他自己從正反兩方面進行論證并且給出最后總結。觀點僅僅是 ai 自己分析，是非對錯大家心里自己掂量即可！

一、國際經驗借鑒：日本、美國與歐美國家的市場化路徑

1. 日本經驗——政府與市場并行的雙軌制

政府項目保留定額：日本對政府投資項目仍采用定額體系（如《建筑工程積算基準》），通過行業協會發布生產要素價格和定額消耗量，確保標準化和成本可控。

社會項目完全市場化：民營企業依賴企業數據庫和市場價格動態調整，通過積累歷史數據形成企業定額，例如三菱建設等大型企業基于自身項目庫優化報價。

對中國的啟示：短期內可保留政府項目的定額參考，同時推動市場化項目建立企業數據庫，避免“一刀切”取消定額導致的數據真空。

2. 美國經驗——完全市場化的行業協會主導模式

無政府定額：美國依賴行業協會（如美國總承包商協會）發布市場成交價和典型項目特征數據，企業通過競爭形成動態報價。

數據共享與透明度：市場化機制下，企業通過公開招標數據、成本指標庫（如RSMeans）形成行業基準，輔以AI技術實現實時價格預測。

對中國的挑戰：中國缺乏成熟的行業數據共享平臺，直接效仿可能導致市場混亂，需先建立統一的數據標準和交換機制。

3. 歐洲經驗——政府引導與市場化結合的漸進改革

英國通過皇家特許測量師學會（RICS）發布《建筑工程標準計算規則》（SMM），但企業可自主選擇是否采用。

德國以動態更新的地方定額為基礎，結合企業數據庫形成差異化報價，例如豪赫蒂夫公司通過BIM+AI技術整合歷史數據。

二、中國現狀與定額存廢的爭議：正反觀點分析

正方觀點：定額的結構化數據是AI時代的重要資產

1. 數據基礎作用：定額包含數十年積累的工料機消耗量、價格和工藝數據，是訓練AI模型的優質結構化數據源，尤其在傳統工程領域（如土建）具有不可替代性。

2. 過渡期穩定性：中國建筑業中小型企業占比超90%，多數缺乏數據積累能力，保留定額可避免市場報價混亂。

3. 技術與政策銜接：新版《建設工程工程量清單計價標準》（2024）雖弱化定額，但仍建議將其作為參考，確保AI算量模型的可解釋性和審計合規性。

反方觀點：定額的僵化性阻礙市場化與技術創新

1. 數據滯后性：定額更新周期長達5-10年，無法反映新材料（如裝配式構件）、新工藝（如3D打印）的真實成本，導致AI模型輸出偏差。

2. 抑制競爭與創新：依賴定額的企業缺乏動力建立自身數據庫，形成“預算定額依賴癥”，阻礙市場化競爭和精細化成本管控。

3. 與AI需求不匹配：AI需要動態、多維的數據（如實時市場價格、供應鏈波動），而定額的靜態單一維度數據難以滿足需求。

三、平衡路徑：基于中國國情的改革建議

1. 分階段改革：

短期（2025-2027）：保留基礎定額作為公共數據基準，強制要求國有項目招標控制價披露市場調研數據，逐步形成行業數據庫。

中期（2028-2030）：推動企業建立“定額+市場價”混合模型，政府搭建數據平臺整合企業脫敏數據，供AI訓練使用。

長期（2030后）：完全市場化，政府僅發布技術標準（如計量規則），由企業、行業協會和AI共同主導定價。

2. 技術賦能：

將歷史定額數據轉化為機器可讀格式（如知識圖譜），作為AI模型的預訓練基礎。

開發“動態定額”系統，通過物聯網采集施工現場數據（如材料損耗率、機械效率），實時更新數據庫。

3. 政策配套：

修訂《招標投標法》，要求投標文件披露數據來源和算法邏輯，確保AI報價的透明性。

對中小企業提供數據補貼，鼓勵其接入行業平臺共享數據。

總結

定額的存廢并非“非此即彼”，而是需將其轉化為AI時代的“數據基礎設施”。通過保留核心結構化數據（如工藝工法）、剝離僵化價格參數，中國可走出一條“政府引導數據標準-企業主導動態定價-AI實現精準決策”的混合改革路徑。這既避免市場化初期的數據真空，又為技術創新留出空間。

*圖片素材來自互聯網，文章來自百工驛用戶@鐘工造價屋